Al对热压MoSi2材料显微结构的影响

本文研究了添加Al对热压MoSi₂材料显微结构的影响,提出了过渡气相烧结的概念．结果表明,Al可消除纯MOSi₂材料中的SiO₂相,生成Al₂O₃颗粒．Al原子的扩散引起MOSi₂晶格膨胀．由于Al蒸汽排除了孤立气孔内影响烧结的残留气体,从而降低了烧结体的气孔率,同时,MOSi₂晶格畸变也促进了烧结．Al粉添加量为3.5Wt％时气孔率最低．     

退役动力电池一致性评估及均衡策略研究

电池梯次利用是处理动力电池庞大退役量的有效手段之一。针对退役电池梯次利用过程中分选技术进行研究,主要从退役电池SOC关键参数分布特性以及退役电池一致性控制策略分析两方面展开。提出主动被动协同均衡策略考虑电池参数的相关性,弥补了单一均衡方式的不足。同时提高充放电均衡控制的可靠性,实现了均衡效率的最优化。分析退役动力电池荷电状态数学模型,涵盖不同类型的退役动力电池的荷电状态。并进一步对退役动力电池储能系统荷电状态控制策略进行研究。基于主动被动协同均衡策略,分析多组退役电池储能单元的SOC一致性,为完善退役电池梯次利用一致性分选技术有所助益。     

退役锂离子电池健康状态快速评估方法

锂离子电池退役高峰期到来,退役锂离子电池健康状态(State of Health, SOH)快速评估方法因可有效缓解电池退役问题而得到高度重视。提出一种基于层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)的退役锂离子电池健康状态快速评估方法。首先选取可并行测试的健康因子并分析其可行性与有效性,并采用相关度指数分析健康因子对电池健康状态的表达能力。在此基础上以层次分析法评估电池的健康状态。最后比较不同方法对电池健康状态评估的精度。结果表明所提方法比单要素评估精度更高,比动态评估更容易实现,测试时间更短。     

基于多信息融合与神经网络的矿区目标体重建方法研究

为提高矿区目标体的重建效果,提出了一种将点云数据与图片进行融合的重建方法。通过MATLAB获得目标体的点云数据,对目标体的点云数据进行拼接以及表面重建。以清晰程度、纹理复杂度以及曝光率作为评价图片质量的3个因素,利用BP神经网络对目标体图片的质量进行分级,在卷积神经网络的基础上搭建BP神经网络对目标体图片中的部分进行识别。最终通过融合激光雷达、单目相机所获得的点云数据与图片来实现目标体的重建。结果显示,BP神经网络的分级准确率为96.39%,BP神经网络的最低识别率为96.4%,通过融合后重建目标体的误差小于±0.12m。研究结果为目标体的定位、矿区救援提供了参考依据。     

裂隙岩体宏观力学参数数值仿真模拟研究

岩体的参数确定一直是岩土工程中的一个重要及困难的问题，将整个工程岩体划分为不同尺寸等级的计算试件，依据室内外基本材料试验成果，采用数值仿真方法依次计算各级别计算试件，最后得到岩体的宏观力学参数．计算结果与实际情况值基本吻合，该计算方法解决了物理试验对岩体参数评价的局限性以及在整体模型计算中参数选取的任意性。     

外球面轴承座油槽位置的检查

介绍了两种不同的检查外球面轴承座油槽位置的方法，并对两者进行了对比，发现用塞规法测量有明显的优越性。     

韧性材料超声珩磨机理研究进展

介绍了超声珩磨装置的原理、结构以及夹芯式压电换能器的谐振阻抗、电声转换效率等声学参数的测试结果 ,重点讨论韧性材料超声珩磨机理 ,提出超声珩磨油石不易堵塞机理 ,对铜、铝、钛合金等韧性材料的精珩、镜面珩磨有重要意义     

粗糙基底辅助相转化法制备高度疏水PVDF微孔膜

提出一种高度疏水PVDF微孔膜的制备方法.以不同型号的耐水砂纸为模板,采用粗糙基底辅助相转化法制备高度疏水微孔膜,制膜体系为聚偏氟乙烯(PVDF)/N,N二甲基乙酰胺(DMAc)/正辛醇(octanol),凝胶剂依次为湿空气及去离子水.接触角实验结果表明,膜底面与水的接触角随着所用砂纸模板粗糙度的增加先增大后略有下降,其中1 000目的耐水砂纸基底制得的膜底面与水的接触角可达135°,显示出高度疏水性.研究发现,粗糙基底提供了膜底面的微米级粗糙度,同时,粗糙基底与非溶剂添加剂的协同作用延缓了相转化速率,促进了聚合物结晶和晶粒粗化,从而在膜底面生成了微纳复合阶层结构,提高了疏水性.与在玻璃基底上制得的膜的综合性能对比表明,本文制得的高度疏水微孔膜更适于在气液膜接触器中使用.